AI assisted analyses on the structural and mechanical optimization of wood materials

AI辅助分析木质材料的结构和力学优化

• 批准号: 22KF0199
• 负责人: 杉山 淳司
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KF0199/
• 关键词: 細胞構造; セル構造体; 構造解析; コンピュータービジョン; トラッキング

深層学習ベースのセマンティックセグメンテーションアプローチ（U-Net）を用いて，微小3点曲げ試験中のひのき材断面内における細胞一つ一つの形態的特徴を時系列に計測して解析した。すなわち、Crocker-Grier連結アルゴリズムを用いて，　試験下の木材サンプルをビデオ撮影し、全細胞の抽出に成功し，面積，離心率，適合楕円の縦横比，バウンディングボックスの縦横比などの形態パラメータを用いてセル構造の変形を評価することができた。こうして、変形の分布と動態を2次元で可視化して明らかにした。柾目，板目，追い柾の各試料を分析した結果，放射組織と板面のなす角度が木材の横断方向の曲げ挙動に影響を与えることが確認された。柾目試験片は，弾性係数（MOE）および破断係数（MOR）が最も大きかった。また，3種類の試験片とも，破壊の発生確率は，細胞の変形が大きい試験片の引張部において高かった。このように，提案した方法は，木材試験片の破壊予測に適応できることがわかった。以上の成果を取りまとめ、Holzforschung誌から公開した。

Deep learning is used to measure and analyze the morphological characteristics of cells in a small 3-point curve test section. The Crocker-Grier link is used to extract the whole cell from the wood under test, and the area, eccentricity, and aspect ratio of the wood are suitable for the wood under test. The shape of the wood is evaluated. This is a two-dimensional visualization of the distribution and dynamics of shapes. The results of the analysis of each sample show that the radial tissue and the angle of the plate surface affect the bending movement of the wood in the transverse direction. The test results show that MOE and MOR are the highest. 3 kinds of test pieces, the rate of cell growth, the shape of the cells, the size of the test pieces, the size of the cells, the size of the cells. This is the first time that a wood sample has been tested. The above achievements are made public.

项目成果

Flexural behavior of wood in the transverse direction investigated using novel computer vision and machine learning approach

• DOI: 10.1515/hf-2022-0096
• 发表时间: 2022-09
• 期刊: Holzforschung
• 影响因子: 2.4
• 作者: Shuoye Chen;T. Awano;A. Yoshinaga;J. Sugiyama

スプルース響板材の物性への木取りの影響および 機械学習によるその予測

木材去除对云杉音板材料物理性能的影响及其利用机器学习的预测

• 发表时间: 2022
• 作者: 陳碩也 ;椎名 令;仲井一志 ;粟野達也 ;吉永 新;杉山淳司;陳碩也,杉山 淳司;椎名令,仲井一志,陳 碩也,粟野達也,吉永新,杉山淳司
• 通讯作者: 椎名令,仲井一志,陳 碩也,粟野達也,吉永新,杉山淳司

機械学習によるスプルース材横方向 の 物性予測

使用机器学习预测云杉材料横向物理特性

• 发表时间: 2023
• 作者: 陳碩也 ;椎名 令;仲井一志 ;粟野達也 ;吉永 新;杉山淳司
• 通讯作者: 杉山淳司

コンピュータービションおよび機械学習による 木材細胞壁変形の解析

利用计算机视觉和机器学习分析木材细胞壁变形

• 发表时间: 2022
• 作者: 陳碩也 ;椎名 令;仲井一志 ;粟野達也 ;吉永 新;杉山淳司;陳碩也,杉山 淳司
• 通讯作者: 陳碩也,杉山 淳司